LLM Prezzi: Confronto tra i Migliori 15+ Provider

Ci sono due modi per pagare un LLM: piani di abbonamento dei principali provider, oppure un modello pay-as-you-go API con fatturazione a consumo di token.

Fai clic sui nomi dei modelli per visualizzarne i risultati dei benchmark, la latenza nel mondo reale e i prezzi, al fine di valutare l'efficienza e il rapporto costo-efficacia di ciascun modello.

Classifica: I modelli sono ordinati in base alla loro posizione media in tutti i benchmark.

Puoi consultare i tassi di allucinazione e le performance di ragionamento dei migliori LLM nei nostri benchmark.

LLM API calcolatore di prezzo

Puoi calcolare il tuo costo totale inserendo questi 3 valori qui sotto e ordinando i risultati per costo di input, costo di output, costo totale o in ordine alfabetico crescente o decrescente:

Nota: La classifica predefinita è basata sul costo totale.

Confronto dei piani di abbonamento LLM

Gli utenti non tecnici potrebbero preferire usare l'interfaccia utente anziché l'API. Nel 2026, la maggior parte degli abbonamenti dei provider include molto più di una semplice chat. Agenti di codifica come Claude Code, Codex, Kimi Code e Mistral Vibe sono inclusi nei piani Pro. Per sviluppatori e utenti intensivi, l'abbonamento giusto tra $10 e $200 spesso sostituisce quello che sarebbe un abbonamento a un IDE di codifica separato, un budget per API a consumo e uno strumento video o di ricerca combinati.

OpenAI

Il piano gratuito include accesso a GPT-5.5 Instant con utilizzo giornaliero limitato, modalità vocale standard, caricamenti limitati e generazione di immagini base. Annunci contestuali appaiono ora in alcune regioni, inclusi gli Stati Uniti.

• ChatGPT Go ($8/mese) è un piano a basso costo, supportato da pubblicità, che offre circa 10 volte i messaggi del piano gratuito, caricamenti file, creazione di immagini e accesso completo a GPT-5.5.
• ChatGPT Plus ($20/mese) include limiti di utilizzo estesi, accesso a GPT-5.5 e ai modelli di ragionamento correnti, modalità vocale avanzata, agente Codex, generazione di immagini e video, e funzionalità in anteprima.

Il piano Pro ha due fasce a partire da aprile 2026:

• ChatGPT Pro ($100/mese) fornisce la stessa gamma di modelli del piano da $200 (incluso GPT-5.5 Pro e gli ultimi modelli di ragionamento) con circa 5 volte i limiti di utilizzo di Plus. App incluse: Codex con 5x l'utilizzo di Plus, più esecuzioni di Deep Research, e accesso completo a Sora.
• ChatGPT Pro ($200/mese) fornisce i limiti di utilizzo individuali più elevati (circa 20x Plus), 250 esecuzioni di Deep Research al mese, voce avanzata con video e condivisione schermo, Codex con incremento massimo di utilizzo, Sora e anteprima Operator (solo USA).

Entrambe le fasce Pro includono accesso prioritario nelle ore di punta. La fatturazione di Codex su Plus, Pro e Business è passata da per-messaggio a utilizzo allineato ai token API ad aprile 2026.

• Piano Business ($20/utente/mese annuale o $25/utente/mese mensile) è il piano di OpenAI per team piccoli e medi (precedentemente ChatGPT Team, rinominato ad agosto 2025). Aggiunge limiti di messaggi più elevati, console di amministrazione, SSO, dati del team esclusi dall'addestramento e pool di crediti condivisi per funzionalità avanzate. App incluse: Codex con crediti condivisi per area di lavoro e la possibilità di assegnare posti solo Codex separati con prezzi flessibili basati sull'utilizzo. Minimo 2 posti.

• Il piano Enterprise (prezzi personalizzati) fornisce accesso ai modelli ad alta velocità, finestre di contesto estese, controlli dati di livello enterprise, verifica del dominio, analisi e registri di audit. App incluse: Codex con pool di crediti condiviso, posti opzionali solo Codex e accesso Operator.

Anthropic (Claude)

Il piano gratuito include accesso web e mobile, analisi di base, accesso a Claude Sonnet 4.6 e caricamento di documenti. L'utilizzo giornaliero è limitato e i modelli Opus non sono disponibili.

• Piano Pro ($20/mese, o $17/mese con fatturazione annuale) fornisce accesso a tutti i modelli Claude, inclusi Opus 4.7 e Sonnet 4.6, circa 5x in più di utilizzo rispetto al piano Free, organizzazione dei progetti e accesso prioritario nelle ore di punta. App incluse: Claude Code (l'agente di codifica nel terminale e IDE di Anthropic) e Cowork (modalità Ricerca), entrambi condividono lo stesso pool di utilizzo della chat. A maggio 2026, i limiti di velocità di cinque ore di Claude Code sono raddoppiati e la riduzione nelle ore di punta è stata rimossa.

• Piano Max 5x ($100/mese) fornisce circa 5x in più di utilizzo rispetto a Pro, accesso prioritario alle funzionalità e ai modelli più recenti e accesso completo a Claude Code al livello di utilizzo Max più elevato.

• Piano Max 20x ($200/mese) fornisce circa 20x in più di utilizzo rispetto a Pro, accesso con massima priorità e accesso completo a Claude Code. Progettato per utenti intensivi giornalieri che eseguono carichi di lavoro con Claude Code.

Il piano Team offre due tipologie di posto e supporta da 5 a 150 membri:

• Posto Standard: $20/utente/mese annuale ($25/utente/mese mensile). Include funzionalità di base, limiti di utilizzo standard e accesso a Claude Code.
• Posto Premium: $100/utente/mese annuale ($125/utente/mese mensile). Tutto ciò che è incluso nel piano Standard, più limiti di utilizzo più elevati per utenti intensivi che eseguono carichi di lavoro pesanti con Claude Code.

App incluse: Claude Code e Cowork sono inclusi con ogni posto Team (Standard e Premium); la differenza sta nell'allocazione di utilizzo, non nell'accesso. Entrambe le tipologie di posto includono fatturazione centralizzata, strumenti di collaborazione e controlli amministrativi.

• Piano Enterprise (prezzi personalizzati) fornisce finestre di contesto estese, SSO, acquisizione di dominio, accesso basato sui ruoli, SCIM, registri di audit e integrazioni dati. App incluse: sui nuovi piani Enterprise self-service, Claude Code e Cowork sono inclusi con ogni posto; i contratti Enterprise precedenti possono distinguere tra posti solo Chat e posti Chat + Claude Code con fatturazione a consumo.

Google (Gemini)

Il piano gratuito fornisce accesso a Gemini 3 Flash e accesso variabile a Gemini 3.1 Pro, generazione di immagini di base, Deep Research, Gemini Live, Canvas e Gems. App incluse: NotebookLM (assistente di ricerca e scrittura) e Flow (accesso limitato a Veo 3.1 per la creazione di filmati AI).

Google utilizza prezzi regionali, quindi i prezzi possono variare in base alla regione.

• Google AI Plus ($7,99/mese, USA) è il piano a pagamento di ingresso. App incluse: accesso migliorato a Gemini 3.1 Pro nella chat, generazione di immagini con Nano Banana Pro, generazione video Veo 3.1 Lite, Flow con Veo 3.1 limitato, NotebookLM con più Panoramiche Audio, Gemini in Gmail, Docs e Vids, e accesso anticipato a Gemini in Chrome. Include 200 GB di spazio di archiviazione.

• Google AI Pro ($19,99/mese, USA) fornisce limiti di utilizzo più elevati per Gemini 3.1 Pro e 5 TB di spazio di archiviazione. App incluse: Jules (agente di codifica asincrono), Gemini Code Assist e Gemini CLI per IDE, Google Antigravity (piattaforma di sviluppo agentico), NotebookLM con 5x Panoramiche Audio, Deep Research, video Veo 3.1 Lite e Google Home Premium (piano Standard).

• Google AI Ultra ($249,99/mese, con offerta introduttiva USA di $124,99/mese per i primi tre mesi) fornisce i limiti di utilizzo più elevati su tutte le funzionalità e 30 TB di spazio di archiviazione. App incluse: generazione video completa Veo 3.1, ragionamento Deep Think, Gemini Agent (solo USA), navigazione agentica Project Mariner, Project Genie (modello di mondo interattivo), Jules a 20x i limiti Pro, Antigravity di livello massimo, NotebookLM alla massima capacità, Google Home Premium (piano Advanced) e abbonamento individuale a YouTube Premium.

Microsoft Copilot

Il piano gratuito (Copilot Chat) è disponibile senza costi aggiuntivi per tutti gli utenti Microsoft Entra con un abbonamento Microsoft 365 idoneo. Include le funzionalità di base della chat Copilot nelle app Microsoft senza le funzionalità più approfondite all'interno dei documenti.

• Copilot Pro ($20/mese) aggiunge accesso prioritario ai modelli, incrementi per la generazione di immagini e integrazione completa di Copilot con Word, Excel, PowerPoint, Outlook e OneNote, oltre a Copilot in Designer per layout di immagini e documenti. Richiede un abbonamento attivo a Microsoft 365 Personale o Famiglia. Microsoft ha anche integrato la maggior parte delle funzionalità Pro in un nuovo piano Microsoft 365 Premium ($19,99/mese) che combina le app Office, 1 TB di OneDrive e Copilot in un unico abbonamento.

• Microsoft 365 Copilot Business ($18/utente/mese tariffa promozionale fino al 30 giugno 2026, poi $21/utente/mese annuale; $25,20/utente/mese mensile) aggiunge Copilot nelle app Microsoft 365, integrazione con Teams e controlli amministrativi. App incluse: Copilot Studio Lite per creare agenti leggeri, Copilot in SharePoint e Copilot Pages per bozze collaborative. Limitato alle organizzazioni con un massimo di 300 utenti.

• Microsoft 365 Copilot Enterprise ($30/utente/mese, impegno annuale) fornisce sicurezza, conformità e analisi avanzate oltre alle funzionalità Business. App incluse: Copilot Studio completo per lo sviluppo di agenti personalizzati, Copilot in Microsoft Purview e Intune per flussi di lavoro IT e di sicurezza, e governance di livello enterprise sugli agenti distribuiti.

xAI (Grok)

Il piano gratuito fornisce accesso limitato a Grok con circa 10 richieste ogni due ore.

• SuperGrok Lite ($10/mese) è il piano a pagamento di ingresso. Include conversazioni 2x più lunghe, limiti di velocità aumentati e creazione di immagini e video AI. App incluse: 1 agente AI in modalità Esperto e Grok Imagine per la generazione di immagini e video.

• SuperGrok ($30/mese, o $300/anno) include ragionamento migliorato, risposte fulminee, caricamenti di file più lunghi e l'implementazione graduale di Grok 4.3. App incluse: 4 agenti AI in modalità Esperto in esecuzione parallela, DeepSearch per la ricerca live sul web, modalità Big Brain per pensiero esteso, modalità Voce per chat vocali e 20x più generazioni di immagini e video Grok Imagine, inclusi video HD 720p da 30 secondi.

• SuperGrok Heavy ($300/mese) fornisce accesso completo a Grok 4.3, Grok 4 Heavy (ragionamento multi-agente con finestra di contesto di 256K), limiti di velocità massimi, accesso prioritario durante i picchi di carico e anteprime anticipate delle funzionalità future di xAI. App incluse: massima concorrenza di agenti in modalità Esperto, DeepSearch completo, Big Brain, Voce e quote di Grok Imagine.

Grok è anche incluso negli abbonamenti X: X Premium ($8/mese) è il percorso a pagamento più economico per Grok all'interno dell'app X e include lo stato verificato e la navigazione senza pubblicità. X Premium+ ($40/mese) include Grok con la piena monetizzazione dei creatori, l'implementazione graduale di Grok 4.3 e le stesse capacità dell'agente Grok e di DeepSearch al livello di utilizzo X Premium+.

Moonshot AI (Kimi)

I piani consumer di Kimi prendono il nome dalle marcature musicali di tempo, dal più lento al più veloce. I prezzi internazionali sono in USD; gli utenti cinesi pagano in CNY a tariffe più basse.

• Adagio (Gratuito) fornisce conversazioni di base illimitate con 6 utilizzi per agenti, query Deep Research limitate e attività di base dell'agente OK Computer.

• Moderato ($19/mese) aggiunge Kimi K2.6 nella chat e nei compiti degli agenti, più sessioni Deep Research estese. App incluse: Kimi Code (agente di codifica AI terminal-first con 300-1.200 chiamate API per finestra di 5 ore) a 1x credito, più strumenti di authoring per Slides e Websites.

• Allegretto ($39/mese) fornisce utilizzo più elevato su tutto ciò che è incluso in Moderato. App incluse: Agent Swarm (orchestrazione parallela di sotto-agenti con 100 sotto-agenti e ~1.500 passaggi coordinati in K2.5, scalabile a 300 sotto-agenti e 4.000 passaggi in K2.6), implementazione cloud Kimi Claw per gruppi di agenti eterogenei con memoria persistente e 5x crediti Kimi Code.

• Allegro ($99/mese) fornisce Agent Swarm con 120 utilizzi mensili, 15x crediti Kimi Code e 12.000 richieste Pro Data per flussi di lavoro ad alta intensità di ricerca.

• Vivace ($199/mese) fornisce Agent Swarm con 240 utilizzi mensili e fino a 8 sotto-agenti paralleli, 30x crediti Kimi Code e 24.000 richieste Pro Data. Pensato per carichi di lavoro di ricerca e agentici pesanti.

L'abbonamento non include l'utilizzo API, che viene fatturato separatamente a token.

MiniMax

MiniMax separa il suo prodotto Agente consumer dagli abbonamenti incentrati sulla codifica, entrambi basati sulla famiglia di modelli sottostanti M2.x.

Piani Agente MiniMax (ricerca autonoma multi-step, programmazione e flussi di lavoro Office):

• Gratuito: 1.000 crediti iniziali validi per 3 giorni, più 200 crediti giornalieri che si rinnovano e si accumulano.
• Base ($39/mese): 5.000 crediti al mese (~30 attività in modalità Pro), priorità nelle ore di punta, rimozione filigrana, dominio personalizzato, 1 implementazione MaxClaw e 1 MaxHermes in cloud 24/7.
• Pro ($119/mese): 20.000 crediti al mese (~120 attività in modalità Pro), 3 implementazioni MaxClaw e 1 MaxHermes, più tutti i vantaggi Base.
• Ultra ($219/mese): 40.000 crediti al mese (~240 attività in modalità Pro), lo stesso numero di implementazioni di Pro e la massima priorità.
• Team (personalizzato): fatturazione centralizzata e controlli amministrativi per le organizzazioni.

Piano Codifica MiniMax (separato, basato sull'API per sviluppatori; potenziato da MiniMax M2.x):

• $10/mese: 100 prompt per finestra di 5 ore.
• $20/mese (Plus): 300 prompt per finestra di 5 ore.
• $50/mese (Max): 1.000 prompt per finestra di 5 ore.

Il Piano Codifica offre quote di prompt prevedibili anziché fatturazione a token, rendendolo uno dei percorsi più economici verso un modello di codifica di frontiera se abbinato a una CLI come Cline o Kilo Code.

Mistral AI

Il piano gratuito (Le Chat) include navigazione web, analisi di file di base, generazione di immagini, risposte veloci Flash, chat di gruppo organizzate in progetti, fino a 500 ricordi salvati e oltre 40 connettori enterprise.

• Piano Pro ($14,99/utente/mese) include più messaggi e ricerche web, più rapporti di pensiero esteso e Deep Research, 15 GB di archiviazione documenti, fino a 1.000 progetti e generazione di immagini all'avanguardia. App incluse: Mistral Vibe (l'agente di codifica di Mistral per lo sviluppo durante tutto il giorno, con pay-as-you-go oltre la quota inclusa). Mistral offre anche un piano Student a $7,04/utente/mese con le stesse funzionalità Pro.

• Piano Team ($24,99/utente/mese) include tutto ciò che è in Pro con un massimo di 30 GB di spazio di archiviazione per utente, fatturazione centralizzata, controllo accessi basato sui ruoli, verifica del nome di dominio e esportazione dati. App incluse: Mistral Vibe al livello di utilizzo del team con controlli amministrativi condivisi.

• Piano Enterprise (prezzi personalizzati) fornisce opzioni di implementazione sicure, inclusi cloud privato e self-hosted, SAML SSO, registri di audit, supporto premium e analisi dettagliate. App incluse: Mistral Vibe con opzioni di implementazione on-premise per carichi di lavoro regolamentati.

DeepSeek

DeepSeek non offre piani di abbonamento tradizionali. L'accesso via web e mobile ai modelli più recenti (attualmente DeepSeek V4-Flash e V4-Pro) è gratuito per tutti gli utenti, con limitazioni per uso corretto che si azzerano quotidianamente.

L'accesso via API è solo a consumo di token. V4-Flash ha un prezzo di $0,14 per milione di token di input (cache miss) e $0,28 per milione di token di output, con gli hit di cache serviti a circa 1/50 del tasso di input.

Meta (Muse Spark)

Meta attualmente non vende un abbonamento consumer per il suo assistente AI. Muse Spark, il primo modello dei Meta Superintelligence Labs (lanciato l'8 aprile 2026), è un modello di ragionamento nativamente multimodale con uso di strumenti, catena di pensiero visiva e orchestrazione multi-agente. Alimenta Meta AI all'interno di WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, l'app Meta AI e gli occhiali Ray-Ban Meta, tutto senza costi per gli utenti finali.

L'accesso via API è attualmente in anteprima privata per sviluppatori e aziende selezionati, senza prezzi pubblicati. Meta ha indicato che una disponibilità più ampia e i prezzi seguiranno.

Comprendere i prezzi degli LLM

Token: l'Unità Fondamentale di Prezzo

Figura 1: Esempio di tokenizzazione utilizzando il tokenizer GPT-4o e GPT-4o mini per la frase "Identify New Technologies, Accelerate Your Enterprise."¹

Sebbene i provider offrano una varietà di strutture di prezzo, il prezzo per token è il più comune. I metodi di tokenizzazione differiscono tra i modelli; esempi includono:

• Codifica Byte-Pair (BPE): Suddivide le parole in unità sub-parola frequenti, bilanciando dimensione del vocabolario ed efficienza.²
  • Esempio: “unbelievable” → [“un”, “believ”, “able”]
• WordPiece: Simile a BPE ma ottimizza per la verosimiglianza del modello linguistico, utilizzato in BERT.³
  • Esempio: “tokenization” → [“token”, “##ization”]. “token” è una parola autonoma; “##ization” è un suffisso.
• SentencePiece: Tokenizza il testo senza fare affidamento sugli spazi, efficace per modelli multilingue come T5.⁴
  • Esempio: “natural language” → [” natural”, ” lan”, “guage”] o [” natu”, “ral”, ” language”].

Si prega di notare che le sotto-parole esatte dipendono dai dati di addestramento e dal processo BPE/WordPiece. Per comprendere meglio questi metodi di tokenizzazione, guarda il video qui sotto:

Dopo aver compreso la tokenizzazione, è possibile stimare un prezzo medio basato sulla lunghezza dei token del progetto. La Tabella 2 illustra gli intervalli di token per tipo di contenuto, inclusi prompt UI, frammenti di email, blog di marketing, report dettagliati e articoli di ricerca, e nota che il conteggio dei token varia tra i modelli. Una volta scelto un modello, il suo tokenizer può essere utilizzato per stimare il conteggio medio dei token per il contenuto.

Tabella 2: Tipi di contenuto tipici, le loro dimensioni e considerazioni aziendali (gli intervalli sono stime e possono variare).

Implicazioni della finestra di contesto

La finestra di contesto impone un limite massimo al numero di token di input e output per chiamata, inclusi eventuali token utilizzati dai modelli di ragionamento per il ragionamento a catena di pensiero. Se il totale supera questo limite, la risposta viene troncata o la richiesta fallisce completamente.

Figura 2: Illustrazione delle limitazioni della finestra di contesto che portano al troncamento dell'output in una conversazione a più turni.⁵

Per le applicazioni che mantengono conversazioni lunghe, ogni turno aggiuntivo spinge più cronologia nell'input. Senza interventi, i token di input crescono linearmente con la lunghezza della conversazione, e così anche il conto. Gli utenti API affrontano tipicamente questo problema in tre modi:

• Memorizzazione nella cache dei prompt. OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek memorizzano nella cache i prefissi dei prompt ripetuti lato server e addebitano gli hit di cache a una frazione del tasso di input standard, tipicamente dal 10 al 50 percento del prezzo di cache miss. Per le applicazioni che riutilizzano un lungo prompt di sistema o un prefisso di conversazione, la memorizzazione nella cache può ridurre il costo di input di un ordine di grandezza.
• Finestra scorrevole o RAG. Scartare i turni più vecchi una volta raggiunta una soglia, o recuperare solo i messaggi passati rilevanti da un archivio vettoriale ad ogni chiamata.
• Riassunto. Condensare periodicamente i turni più vecchi in un riassunto invece di inviarli nuovamente testualmente.

Per carichi di lavoro agentici come sessioni di codifica o ricerche approfondite, gli agenti di codifica moderni gestiscono tutto questo automaticamente in sessione. Claude Code, ad esempio, include la compattazione del contesto: quando la conversazione si avvicina al limite, riassume i messaggi più vecchi in una versione condensata mantenendo intatti i turni recenti. I turni successivi inviano solo il riassunto più il contesto recente al modello.

L'impatto sui prezzi è diretto. Nelle API a consumo di token, la memorizzazione nella cache dei prompt e la compattazione limitano quanto cresce l'input di ogni chiamata, in modo che il costo per turno rimanga prevedibile attraverso sessioni lunghe. Sugli abbonamenti a tariffa fissa come Claude Pro, ChatGPT Plus o Kimi Moderato, la compattazione estende i limiti di utilizzo giornalieri e settimanali perché ogni chiamata trasporta meno contesto. Una sessione di codifica che altrimenti esaurirebbe un limite di velocità di 5 ore può durare più a lungo quando i turni più vecchi vengono compressi.

Il compromesso è che qualsiasi forma di riassunto comporta una perdita di informazioni. Il riassunto può omettere dettagli che potrebbero rivelarsi importanti in seguito, costringendo l'utente a fornirli nuovamente

Massimo token di output

Il limite massimo di token di output limita la lunghezza della risposta di un modello. Sebbene molte documentazioni menzionino che può essere regolato utilizzando il parametro max_tokens, è fondamentale rivedere la documentazione della specifica API in uso per identificare il parametro corretto. Dovrebbe essere regolato in base alle esigenze specifiche:

Se impostato troppo basso, potrebbe causare output incompleti, facendo sì che il modello tronchi le risposte prima di fornire la risposta completa.

Se impostato troppo alto, a seconda della temperatura (un parametro che controlla la creatività della risposta), può portare a output inutilmente prolissi, tempi di risposta più lunghi e costi maggiori.

Pertanto, è un parametro che richiede un'attenta considerazione per ottimizzare l'uso delle risorse bilanciando qualità dell'output, costi e prestazioni.

Tabella 3: Esempi di prompt di input e conteggi di token stimati per tipo di contenuto.

*Ciò presuppone che ciascun modello produca risposte con un numero uguale di token di output, sebbene il conteggio dei token sia per l'input che per l'output possa variare a seconda della tokenizzazione di ciascun modello; il numero è stato mantenuto costante qui per ciascun modello.

Il calcolatore di prezzo LLM API può essere utilizzato per determinare il costo totale per modello quando si generano tipi di contenuto dalla Tabella 2 tramite l'API, utilizzando i prompt di esempio forniti nella Tabella 3. Inoltre, può essere utilizzato per calcolare i costi per casi personalizzati al di là dei tipi di contenuto suggeriti.

Utilizzare più modelli linguistici

Un gateway AI come OpenRouter consente di inviare lo stesso prompt a più modelli simultaneamente. Le risposte, il consumo di token, il tempo di risposta e il prezzo possono quindi essere confrontati per determinare quale modello sia più adatto al compito.

Figura 3: Interfaccia che mostra un prompt inviato a più Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni tramite OpenRouter.⁶

Vantaggi e sfide

• Maggiore adattabilità ed efficienza: L'orchestrazione migliora la reattività, consentendo una valutazione in tempo reale dell'efficienza del modello e l'identificazione di un modello conveniente e potenziali risparmi.
• Sensibilità al prompt e ottimizzazione: Prompt identici possono suscitare output molto diversi tra i modelli, richiedendo un'ingegneria del prompt su misura per ciascun modello per ottenere i risultati desiderati, aumentando la complessità di sviluppo e manutenzione.

Meccanismi di prezzo e costi nascosti

Token di ragionamento vs. token di output

Un numero crescente di provider ha introdotto modelli di ragionamento che spendono calcoli aggiuntivi per eseguire internamente il ragionamento a catena di pensiero. Questi modelli possono utilizzare una classe separata di "token di ragionamento" (distinta dai token di output standard), che in genere comporta costi significativamente più elevati.

Ad esempio, modelli come GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 con pensiero esteso, o Gemini 3.1 Pro Deep Think generano tracce di ragionamento interno anche quando non le si richiede esplicitamente. Questi token interni contano ai fini della fatturazione e possono aumentare sostanzialmente il costo, specialmente in attività analitiche lunghe come revisione legale, analisi dei dati o ragionamento multi-step.

Ciò rende essenziale:

• Scegliere un modello di ragionamento solo quando l'accuratezza supera sostanzialmente il costo.
• Disabilitare la catena di pensiero o impostare un conteggio massimo di token di output più breve quando possibile.
• Testare lo stesso compito su modelli non di ragionamento per vedere se le prestazioni sono comparabili a una frazione del prezzo.

Poiché i modelli di ragionamento possono generare 10-30 volte più token di pensiero per richiesta, è fondamentale comprendere questa distinzione per la pianificazione dei costi.

Differenze di prezzo guidate dall'architettura

Le architetture degli LLM influenzano direttamente l'efficienza del modello e, quindi, i prezzi delle API. Ad esempio:

• Mixture-of-Experts (MoE) attiva solo un sottoinsieme di parametri per richiesta, riducendo il costo di calcolo e consentendo ai provider di offrire tariffe per token più basse.
• Decodifica speculativa abbina un modello di bozza più piccolo a uno più grande, migliorando il throughput e riducendo i costi per compiti deterministici.
• Varianti quantizzate (ad es., 4-bit o 8-bit) possono eseguire l'inferenza a precisione inferiore, consentendo prezzi più bassi per versioni distribuite localmente o ospitate su cloud.

Comprendere queste scelte architetturali aiuta gli utenti a prevedere non solo le differenze di prezzo, ma anche latenza, qualità e come un modello scala in carichi di lavoro di produzione.

Costi operativi oltre le tariffe API

Sebbene il prezzo per token sia il principale fattore di costo, molte implementazioni di produzione comportano costi aggiuntivi oltre l'utilizzo delle API:

• Embedding e database vettoriali: L'archiviazione e il recupero dei vettori (ad es., Pinecone, Weaviate, ChromaDB) aggiungono costi per query e per GB di archiviazione.
• Modelli di reranking e post-elaborazione: Molte applicazioni utilizzano modelli più piccoli per il riassunto, il filtraggio o la classificazione prima di inviare una richiesta finale a un modello più grande.
• Livelli di caching: Provider come OpenAI offrono ora la memorizzazione nella cache a livello di prompt, ma l'infrastruttura di caching locale potrebbe richiedere calcoli aggiuntivi.
• Registrazione, monitoraggio e audit: Le aziende spesso sostengono costi per il monitoraggio a livello di token, il tracciamento della latenza e gli audit di sicurezza.

Questi costi nascosti rappresentano spesso il 20-40% delle spese operative totali per gli LLM e dovrebbero essere considerati nella valutazione delle strutture di prezzo.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Considerazioni sui prezzi specifiche per le aziende

Molti fornitori di LLM addebitano costi aggiuntivi per funzionalità di sicurezza e conformità di livello enterprise, come:

• Implementazioni single-tenant
• Cluster GPU dedicati
• SLA migliorati (ad es., garanzie di uptime, latenza)
• Residenza dei dati e controlli regionali
• Modalità di conformità SOC2, HIPAA o GDPR

Queste offerte possono aumentare significativamente i costi ma sono essenziali per settori regolamentati come sanità, finanza, servizi legali e istituzioni pubbliche.

Tendenze future dei prezzi degli LLM

Tre cose hanno definito i prezzi degli LLM nel 2025: i modelli commodity sono diventati economici, ogni grande provider ha lanciato un abbonamento chat e i modelli di ragionamento sono rimasti costosi. Il divario a due livelli tra token commodity a $0,14 (DeepSeek V4-Flash) e token di ragionamento di frontiera a $180 (GPT-5.5 Pro) è ora strutturale e probabilmente si allargherà. Le domande interessanti per il 2026 e oltre riguardano ciò che si sposterà su questa base.

La fatturazione a token cede il passo al prezzo per attività

Gli agenti ora guidano la maggior parte dell'utilizzo pesante degli LLM. Un singolo compito di codifica con Claude Code, una ricerca con Cowork o una sessione di navigazione autonoma con Operator possono effettuare centinaia di chiamate modello sequenziali. La fatturazione a token diventa imprevedibile sia per l'acquirente che per il venditore.

In risposta, i provider stanno passando dai contatori di token alle quote per attività. Kimi Code addebita da 300 a 1.200 chiamate API per finestra di 5 ore. I limiti di velocità di Claude Code sono delimitati da sessioni di 5 ore, non dal conteggio dei messaggi. Il Piano Codifica di MiniMax vende da 100 a 1.000 prompt per finestra di 5 ore. Kimi Agent Swarm vende esecuzioni mensili con un numero fisso di sotto-agenti paralleli. I prezzi dell'Agente MiniMax si basano su crediti che si traducono in attività in modalità Pro al mese.

Le piattaforme di orchestrazione multi-agente come OpenClaw e MaxHermes spingono ulteriormente questo concetto. Si pongono tra gli utenti e diverse API di modelli, e i loro prezzi tracciano sempre più il throughput per attività anziché per milione di token. Aspettatevi che più provider pubblichino SKU per attività o per sessione nel corso del prossimo anno.

I piccoli modelli di ragionamento si spostano sul dispositivo

Apple Intelligence esegue l'inferenza sul dispositivo per le query di routine, ricorrendo al Private Cloud Compute solo per richieste complesse. I PC Microsoft Copilot+ sono dotati di un modello locale. I dispositivi Pixel eseguono Gemini Nano. I recenti modelli piccoli (Phi-4 di Microsoft, Gemma 3 di Google, Llama 4 Scout di Meta, Claude Haiku 4.5 di Anthropic) sono capaci di ragionamento e di dimensioni adatte a un telefono o a un'unità di elaborazione neurale di un laptop.

L'implicazione sui prezzi è un mercato consumer a due livelli. Il lavoro di routine viene eseguito gratuitamente sul dispositivo al costo marginale di un token. Gli abbonamenti cloud competono su ciò che il locale non può fare: ragionamento di frontiera, ampio contesto, generazione multimodale e orchestrazione di agenti. Il pavimento gratuito locale spinge gli abbonamenti solo chat verso lo zero, lasciando le app in bundle come la vera ragione per pagare.

Il contesto lungo e la memoria decidono chi vince il lavoro agentico

Le attività agentiche a lungo orizzonte falliscono quando i modelli perdono traccia delle istruzioni precedenti o allucinano fatti che dovrebbero ricordare. Il lavoro agentico sostenuto dipende da tre cose: un'ampia finestra di contesto, memoria persistente e un basso tasso di allucinazione.

In un anno, tre capacità di frontiera sono collassate verso la baseline. Le finestre di contesto da 1 milione di token sono presenti di default su Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro e GPT-5.5. La memorizzazione nella cache dei prompt è ovunque, con hit di cache al 10-20 percento dei tassi di cache miss su OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek. La memoria persistente è la più lenta a diventare una commodity, con accesso ancora limitato ai piani a pagamento su ChatGPT e Claude.

Modelli agentici specializzati stanno emergendo al vertice di questo mercato. L'anteprima Claude Mythos di Anthropic⁷ , prezzata a $25 input e $125 output per milione di token, è mirata al coding agentico, all'uso del computer e ai carichi di lavoro di cybersecurity. Supera Opus 4.6 di 13 punti su SWE-bench Verified (93,9% vs 80,8%) e di 17 punti su Terminal-Bench 2.0 (82,0% vs 65,4%). Anthropic dichiara di non prevedere la disponibilità generale per Mythos stesso, ma il modello segna il tetto di capacità e prezzo verso cui si muoveranno le prossime release di Opus.

La domanda competitiva si sposta da "quanto è grande la finestra di contesto" a "quanto a buon mercato e in modo affidabile il modello può sostenere un lungo compito agentico?" I provider che risolveranno bene questo aspetto imporranno premi. Quelli che non lo faranno perderanno i carichi di lavoro agentici indipendentemente dal prezzo nominale per token.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{LLM Prezzi: Confronto tra i Migliori 15+ Provider}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-pricing}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

OpenAI Platform

2.

[1508.07909] Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units

3.

[1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4.

[1808.06226] SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing

5.

Models | OpenAI API

6.

OpenRouter

7.

Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities \ Anthropic

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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